Plotly：如何从 pandas Z6A8064B5DF47945550DZ553 的 pandas Z6A8064B5DF47945550DZ553 制作一条线 plot？

Question

（这是一个自我回答的帖子，通过不必解释 plotly 如何最好地处理长宽格式数据来帮助其他人缩短他们对 plotly 问题的答案）

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我想在尽可能少的行中基于 pandas dataframe 构建一个 plotly 图。 我知道你可以使用 plotly.express 来做到这一点，但这对于我称之为标准 pandas dataframe 的东西来说是失败的； 描述行顺序的索引，以及描述 dataframe 中值名称的列名称：

样品 dataframe：

    a           b           c
0   100.000000  100.000000  100.000000
1   98.493705   99.421400   101.651437
2   96.067026   98.992487   102.917373
3   95.200286   98.313601   102.822664
4   96.691675   97.674699   102.378682

一次尝试：

fig=px.line(x=df.index, y = df.columns)

这会引发错误：

ValueError：所有 arguments 应具有相同的长度。 参数y的长度是 3，而前面的 arguments ['x'] 的长度是 100`

Answer 1

在这里，您尝试使用宽格式的 pandas dataframe 作为px.line的来源。 plotly.express旨在与长格式的数据帧一起使用，通常被称为整洁数据（请看一看。没有人能比 Wickham 更好地解释它）。 许多人，尤其是那些因多年与 Excel 的斗争而受伤的人，经常发现以宽格式组织数据更容易。 那么有什么区别呢？

宽格式：

• 数据与每个不同的数据变量一起显示在单独的列中
• 每列只有一种数据类型
• 缺失值通常由np.nan表示
• 最适合plotly.graphobjects ( go )
• 线条通常使用fid.add_traces()添加到图形中
• colors 通常分配给每个迹线

例子：

            a          b           c
0   -1.085631    0.997345   0.282978
1   -2.591925    0.418745   1.934415
2   -5.018605   -0.010167   3.200351
3   -5.885345   -0.689054   3.105642
4   -4.393955   -1.327956   2.661660
5   -4.828307    0.877975   4.848446
6   -3.824253    1.264161   5.585815
7   -2.333521    0.328327   6.761644
8   -3.587401   -0.309424   7.668749
9   -5.016082   -0.449493   6.806994

长格式：

• 数据显示一列包含所有值，另一列列出值的上下文
• 缺失值根本不包含在数据集中。
• 最适合plotly.express ( px )
• colors 由默认颜色循环设置并分配给每个唯一变量

例子：

    id  variable    value
0   0   a        -1.085631
1   1   a        -2.591925
2   2   a        -5.018605
3   3   a        -5.885345
4   4   a        -4.393955
... ... ... ...
295 95  c        -4.259035
296 96  c        -5.333802
297 97  c        -6.211415
298 98  c        -4.335615
299 99  c        -3.515854

go如何从宽变 长？

df = pd.melt(df, id_vars='id', value_vars=df.columns[:-1])

下面的两个片段将产生完全相同的 plot：

如何使用px转plot长数据？

fig = px.line(df, x='id', y='value', color='variable')

如何使用 go 到 plot 宽数据？

colors = px.colors.qualitative.Plotly
fig = go.Figure()
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['a'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[0])))
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['b'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[1])))
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['c'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[2])))
fig.show()

从表面上看， go更复杂，或许更灵活？ 嗯，是。 和不。 您可以使用px轻松构建图形并添加您喜欢的任何go object！

完整的 go 片段：

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

# dataframe of a wide format
np.random.seed(123)
X = np.random.randn(100,3)  
df=pd.DataFrame(X, columns=['a','b','c'])
df=df.cumsum()
df['id']=df.index

# plotly.graph_objects
colors = px.colors.qualitative.Plotly
fig = go.Figure()
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['a'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[0])))
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['b'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[1])))
fig.add_traces(go.Scatter(x=df['id'], y = df['c'], mode = 'lines', line=dict(color=colors[2])))
fig.show()

完整的 px 片段：

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
from plotly.offline import iplot

# dataframe of a wide format
np.random.seed(123)
X = np.random.randn(100,3)  
df=pd.DataFrame(X, columns=['a','b','c'])
df=df.cumsum()
df['id']=df.index

# dataframe of a long format
df = pd.melt(df, id_vars='id', value_vars=df.columns[:-1])

# plotly express
fig = px.line(df, x='id', y='value', color='variable')
fig.show()

Answer 2

我将把它添加为答案，以便有据可查。 首先感谢@vestland。 这是一个反复出现的问题，因此很高兴能够解决这个问题，并且标记重复的问题可能更容易。

Plotly Express 现在接受宽格式和混合格式数据，您可以在这篇文章中查看。

Answer 3

您可以将 pandas 绘图后端更改为使用plotly ：

import pandas as pd
pd.options.plotting.backend = "plotly"

然后，要得到一个无花果，你需要写的是：

fig = df.plot()

fig.show()显示上图。